package slidingWindow;

public class MaxTurbulenceSize {

    /**
     * 当 A 的子数组 A[i], A[i+1], ..., A[j] 满足下列条件时，我们称其为湍流子数组：
     *
     * 若 i <= k < j，当 k 为奇数时， A[k] > A[k+1]，且当 k 为偶数时，A[k] < A[k+1]；
     * 或 若 i <= k < j，当 k 为偶数时，A[k] > A[k+1] ，且当 k 为奇数时， A[k] < A[k+1]。
     * 也就是说，如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转，则该子数组是湍流子数组。
     *
     * 返回 A 的最大湍流子数组的长度。
     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        int[] test = new int[]{1,1};
        System.out.println(maxTurbulenceSize01(test));

    }

    //动态滑动窗口
    public static int maxTurbulenceSize(int[] nums){
        int len = nums.length;
        if (len < 3){
            return len;
        }
        //存放窗口
        int ans = 2;
        //窗口的左边界
        int left = 0;
        for (int right = 2; right < len; right++){
            //操作右边界
            if ((nums[right - 1] > nums[right] && nums[right - 1] > nums[right - 2]) || (nums[right - 1] < nums[right] && nums[right - 1] < nums[right - 2])){
                ans = Math.max(right - left + 1, ans);
                continue;
            } else {
                left = right - 1;
            }
            //操作左边界
        }
        return ans;
    }

    public static int maxTurbulenceSize01(int[] nums){
        int len = nums.length;
        //第一个可以加进入
        int right = 0;
        int ans = 1;

        for (int i = 0; i < len; i++){
            //只要退出循环体，都符合条件
            while (right + 1 < len){
                if (right - 1 < i){
                    if (nums[right+1] != nums[right]){
                        right++;
                        ans = Math.max(ans, right - i + 1);
                    } else {
                        right++;
                        //i = right;
                        break;
                    }
                } else {
                    if ((nums[right-1] < nums[right] && nums[right] > nums[right+1]) || (nums[right-1] > nums[right] && nums[right] < nums[right+1])){
                        right++;
                        ans = Math.max(ans, right - i + 1);
                    } else {
                        //i = right -1;
                        break;
                    }
                }
            }
            //收集结果
            //ans = Math.max(ans, right - i + 1);
        }
        return ans;

    }
}
